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この研究では、磁気共鳴画像法と動脈スピンラベリング画像を統合して、脳機能領域の脳血流 (CBF) アトラスを導き出しました。典型的な健康な脳虚血と慢性の脳虚血CBFアトラスを比較すると、局所的なCBF分布に有意差があることが明らかになり、診断と治療の評価に役立つ機能的CBFの迅速で非侵襲的な評価が可能になりました。
脳の状態は、多くの場合、正確な診断とモニタリングが必要であり、高度なイメージング技術が必要です。現在のモダリティでは、可逆的な組織損傷の初期の兆候を適切に検出できない可能性があり、高い特異性と感度で脳血流(CBF)の変化を定量化できる革新的な診断ツールの必要性が強調されています。この研究では、3次元動脈スピンラベリング(3D-ASL)と構造MRIを統合して、脳のすべての主要な機能領域をカバーする包括的なCBFアトラスを開発します。この革新的な磁気共鳴画像法-動脈スピン標識(MRI-ASL)法は、領域特異的なCBFを定量化する迅速かつ非侵襲的な手段を提供し、さまざまな機能領域にわたるCBFレベルの詳細なビューを提供します。慢性脳虚血(CCI)患者と健常者との比較により、前者については、構築されたCBFアトラスにおいて、脳機能領域全体でCBFが有意に減少していることが明らかになった。このアプローチにより、健康な分布と比較して重要な領域全体でのCBFの同時減少を分析することにより、CCIの効率的な同定が可能になるだけでなく、縦断的なCBFアトラスを通じて治療反応とリハビリテーションの進行状況を追跡することもできます。MRI-ASL技術を使用して開発されたCBFアトラスは、脳診断と患者ケアの分野における新たな進歩を表しています。この方法は、地域のCBFレベルを規範的な基準と比較することにより、診断能力を強化し、臨床医が脳疾患の患者に個別のケアを提供できるようにします。
ニューロイメージングの分野では、脳機能と病理を評価するための正確で非侵襲的なツールの探求が依然として最優先事項です。その中でも、脳血流(CBF)は、脳組織の代謝要求と健康状態を反映する重要な指標となっています1。従来のアプローチでは、多くの場合、経験的な評価が必要であり、画像を解釈し、病理学的変化を識別するために臨床医の専門知識に大きく依存しています2。しかし、磁気共鳴画像法(MRI)技術、特に動脈スピン標識(ASL)3の進歩は、CBFをより正確かつ客観的に定量化するための有望な道筋を提供しています4,5。
この研究は、3次元ASL(3D-ASL)と構造MRIを統合して、脳機能領域6を横断する包括的なCBFアトラスを構築する先駆的な方法論を提示します。この新しいアプローチを活用することで、臨床医はCBFのグローバルな視点を得るだけでなく、特定の機能領域を掘り下げることができ、脳の灌流パターンを微妙に理解することができます7,8。この解像度の向上は、補間されたボクセルの使用ではなく、イメージング機器の技術進歩の直接的な結果です。今日市場で入手可能な主流のMRI装置の大部分は、通常、1.5mm9よりも優れたイメージング精度を提供していることは注目に値します。これらのイメージング技術の進歩により、より詳細で正確なCBF評価への道が開かれました。これは、初期段階の病状に関連するCBFの微妙な変化を検出するための解像度が不足していることが多い従来のイメージングからのパラダイムシフトを表しています10。
この方法論の起源は、慢性脳虚血(CCI)やその他の神経障害11,12を含む脳の状態によってもたらされる診断上の課題に対処する必要性にあります。これらの状態は、治療的介入を効果的に導くために、正確でタイムリーな評価を必要とします13,14。この研究では、健康な個人とCCI患者のCBFアトラスを比較することにより、地域的なCBF分布の大きな格差を明らかにし、疾患の病理と潜在的な治療手段に関する洞察を提供します。
このMRI-ASLアプローチの有用性は、診断にとどまらず、治療評価と疾患進行のモニタリングを包含しています15。縦断的CBFアトラスは、治療反応とリハビリテーションの結果を追跡する上で有望であり、臨床医にパーソナライズされた患者管理のための貴重なツールを提供します。さらに、微妙なCBFの変化を識別する能力は、差し迫った組織異常の早期バイオマーカーとして役立つ可能性があり、神経学的損傷が不可逆的になる前に予防的な介入を可能にします16。
この方法論は高度なツールですが、改良と拡張のためのいくつかの手段を検討する価値があります。スキャンプロトコルの標準化、CBF正規化技術、および多症例の健康なCBFアトラスの構築は、診断精度と臨床的有用性を高めるための重要なステップです。多様な脳の病状にわたる協力的な取り組みは、このアプローチを広く臨床採用するために検証および改良するために不可欠です。
この研究では、MRI由来のCBFアトラスが臨床医に脳機能と病理に関する深い洞察を提供する新しいアプローチを紹介します。この方法論は、イメージンググループと臨床解釈の間のギャップを埋めることにより、無数の神経疾患の診断と管理に革命をもたらし、各患者の固有のニーズに合わせた精密医療の未来を先導する可能性を秘めています。
この研究は、中国、北京の北京東直門病院の治験審査委員会によって承認されました。MRIスキャナーは、次のパラメータを使用して、3D動脈スピンラベリング(3D-ASL)用のターボグラジエントスピンエコー(TGSE)に基づくパルスASL(PASL)シーケンスで使用されました:TR 4000 ms、TE 25 ms、ボーラス持続時間700 ms、反転時間1990 ms。本研究で使用したソフトウェアツールは、 資料表に記載されています。
1. データの収集と準備
注:パラメータの分散は、研究アプローチの影響を受けません。デジタル医用画像データの保存にはDICOM形式とNIFTI形式の両方が使用され、DICOMは通常、臨床画像デバイスからの出力です。ただし、NIFTI形式は、研究活動における計算の利便性のために好まれることがよくあります。DICOMからNIFTIへの変換は、簡単で一般的な方法です17。この研究では、本物のDICOMデータを取得し、NIFTI形式に変換しました。データは、1.5テスラMRIスキャナーを使用して取得されました。本研究のクロスイメージレジストレーションプロセスでは、主にFLAIR(Fluid-attenuated Inversion Recovery)配列を使用し、CBF画像と融合させた。本研究で用いるCBF Atlasツール(Table of Materials)は商用ソフトウェアです。
2. FLAIR配列からの脳機能領域のセグメンテーション
注:FLAIRシーケンスは、構造イメージングの両方として機能し、優れた病理学的診断機能を提供します。したがって、FLAIRとCBFを融合させることは、クリニックにおいて重要な診断的価値を持っています。この研究では、FLAIR 配列から主要な脳機能領域をセグメント化します。
3. 大脳機能領域におけるCBF分布の三面的な見方
注: さまざまな脳機能領域にわたる CBF 分布を調べることで、患者の状態の正確な臨床的判断が容易になります。 図3の機能領域フレームワークでは、CBF配列から正確なCBF値を組み込み、それらをトリプレーナービューで表示することで、包括的な医師の検査が可能になります。
4. 主要な脳機能領域にわたるCBFアトラス
注:異なる機能領域間でCBF確率分布を正規化すると、被験者の脳機能領域全体のCBFレベルを表す大脳機能領域CBFアトラスが生成されます。
5. 健常者とCCI患者とのCBF_Atlasの有意差
注:セクション1〜4で説明されているのと同じプロセスを使用して、CCI患者のさまざまな脳機能領域にわたる平均CBF値を取得できます。
この調査では、1.5 T MRI スキャナーを使用して取得した実際の患者データを利用して、脳血流 (CBF) の定量化とアトラス構築方法を検証します。前処理ステップには、FLAIR構造画像(図1)、CBF画像(図2)、および三面融合画像(図3 および 図4)が含まれていました。
大脳機能領域は、事前学?...
主要なステップ(セクション3および4)は、CBFアトラスを構築するための基礎を構成し、脳機能領域全体のCBF分布を定量化します。ステップ4.2では、各脳領域のCBFレベルを明示的に示し、新しい技術を開拓しました。これにより、医師は患者のCBFを全体的に把握できるだけでなく、個々の機能領域を定量的に測定することもできます。ステップ5.1は、CBFアトラスがCCIを健康なコントロールと区別...
ソフトウェアツールCBF Atlas V1.0は、Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co., Ltd.の製品です。本ソフトウェアツールの知的財産権は、当社に帰属します。著者は、宣言する利益相反を持っていません。
この研究は、中国・北京にあるBeijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.の研究開発部門から多大な支援とモデリング支援を受けました。
Name | Company | Catalog Number | Comments |
CBF Atlas | Intelligent Entropy | CBF Atlas V1.0 | Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for Thyroid Disease |
MATLAB | MathWorks | 2023B | Computing and visualization |
MRI Device | Siemens | Amria 1.5 T | MRI scanner |
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